之前，在《一個(gè)網(wǎng)絡(luò)人眼中的物聯(lián)網(wǎng)》中我為物聯(lián)網(wǎng)做了一個(gè)簡單的定義，用兩個(gè)字來描述就是“連接”。但是，如果仔細(xì)研究過物聯(lián)網(wǎng)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，它的內(nèi)涵遠(yuǎn)不止“連接”這么簡單。

有一天我橫在躺椅上琢磨著我的第二篇文章，而我的父親在教我兒子念兒歌。當(dāng)我聽完其中一首兒歌后，我立刻來到電腦來，我想我可以寫點(diǎn)什么，作為前一篇的補(bǔ)充，并且延伸到討論物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值上來。

老父親教小家伙的兒歌是這么唱的：

人有兩件寶，雙手和大腦。

雙手會(huì)做工，大腦會(huì)思考。

用手不用腦，事情做不好。

用腦不用手，啥也做不了。

用手又用腦，幸福來創(chuàng)造。

相信這是一首很正能量的兒歌：人的手和大腦協(xié)調(diào)工作，創(chuàng)造了勞動(dòng)的價(jià)值。而手腦協(xié)調(diào)勞作的前提，是手和腦的“通信”，這正是由人體內(nèi)的“物聯(lián)網(wǎng)”-“神經(jīng)系統(tǒng)”來完成。

(請想象一下如果人沒有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那是什么情況：人的皮膚被可恨的蚊蟲叮咬后，人不會(huì)有瘙癢難耐的感覺(“癢”的信息不能傳到大腦)，想撓也抬不起雙手(大腦不能控制行為)，自然也不會(huì)有撓癢時(shí)的那種舒服感覺了(大腦也接收不到撓癢引起的“交感神經(jīng)興奮”))。

所以，人的手(皮膚)可以感知到手中物件的特性，通過神經(jīng)傳遞給大腦進(jìn)行分析思考，而后形成的運(yùn)動(dòng)指令再通過神經(jīng)傳遞回手部進(jìn)行勞作。

回顧我前文對物聯(lián)網(wǎng)的解讀，幾乎可以把人基于神經(jīng)系統(tǒng)的行為模式，完全對應(yīng)到由物聯(lián)網(wǎng)承載的信息化生產(chǎn)模式中：

在人的勞動(dòng)過程中，手部的感覺神經(jīng)末梢(又稱傳入神經(jīng)末梢)會(huì)精細(xì)地感知手中物件的情況，并會(huì)結(jié)合視覺、嗅覺等信息通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向大腦傳遞。(感知的功能)

這些物件信息在大腦中進(jìn)行處理，包括了：存儲(chǔ)、記憶、識(shí)別、整理、比較、重組、構(gòu)建和創(chuàng)新。其中重組、構(gòu)建和創(chuàng)新，讓人類具有了非凡的智能，對事物產(chǎn)生認(rèn)知和預(yù)感。(分析和預(yù)測的功能)

在大腦思考之后，會(huì)形成行為意識(shí)及指令信息，指令信息通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再向手部傳遞，當(dāng)運(yùn)動(dòng)神經(jīng)末梢(又稱傳出神經(jīng)末梢)收到信號，就會(huì)驅(qū)動(dòng)手部肌肉進(jìn)行勞作。(控制的功能)

從這對應(yīng)的情況可以看出，“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于人”就相當(dāng)于“物聯(lián)網(wǎng)對于行業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)”。

從對物聯(lián)網(wǎng)的定義和解釋中，我們可以看到物聯(lián)網(wǎng)具有連接的價(jià)值，但物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)的連接和它的前輩們(傳感網(wǎng)、M2M、工業(yè)自動(dòng)化等)的信息傳遞有什么差異呢?

德勤在《物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)領(lǐng)域價(jià)值》的報(bào)告中，提出了一個(gè)概念：“信息價(jià)值環(huán)路”。“信息環(huán)路”，是物聯(lián)網(wǎng)真正(區(qū)別于其它連接模式的)價(jià)值所在：物聯(lián)網(wǎng)讓生產(chǎn)信息成“環(huán)”，使企業(yè)能夠?yàn)樯a(chǎn)系統(tǒng)配置一個(gè)信息流轉(zhuǎn)并循環(huán)的系統(tǒng)，將輸入信息在分步驟處理后轉(zhuǎn)化為輸出，全方位地實(shí)現(xiàn)與物理世界智能化交互。

德勤將信息的流轉(zhuǎn)分成了5個(gè)部分：

“傳感器”會(huì)監(jiān)控生產(chǎn)的狀態(tài)和行為，并創(chuàng)造出一些描述信息;

這些信息經(jīng)過“物聯(lián)網(wǎng)”，向有計(jì)算能力的信息處理中心傳遞;

原始信息先會(huì)被“標(biāo)準(zhǔn)”化，以供后續(xù)的讀取使用，當(dāng)然這不僅是技術(shù)上的標(biāo)準(zhǔn)化，還包括法律、監(jiān)管、行業(yè)融合、社會(huì)等等各方面對其的標(biāo)準(zhǔn)化要求;

“外延智能”，不僅實(shí)現(xiàn)了對事物的歸納和總結(jié)，還將形成自有的“認(rèn)知”(理解事物的思維地圖)和對未來的預(yù)測。

“外延行為”是整個(gè)環(huán)路中的信息輸出，由系統(tǒng)的認(rèn)知和預(yù)測形成建設(shè)性操作指令，并再通過物聯(lián)網(wǎng)去控制電子機(jī)械設(shè)備的操作。

其實(shí)德勤的信息環(huán)路和IBM所提的物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)體系是高度一致的，但他突出了信息成“環(huán)”的特性。信息從物理世界產(chǎn)生(感知)，通過物聯(lián)網(wǎng)(連接)，先實(shí)現(xiàn)匯聚和標(biāo)準(zhǔn)化，再通過智能進(jìn)行分析和預(yù)測(分析和預(yù)測)，最終形成向物理世界的操作(控制)。在信息環(huán)路中，信息從物理世界來，再回到物理世界去，這正是自古以來各領(lǐng)域工匠們的勞作模式，也是未來數(shù)字化生產(chǎn)的形態(tài)。

信息成環(huán)的前提，就是需要物聯(lián)網(wǎng)連接到每一種生產(chǎn)要素：場地 、行業(yè)技術(shù)、生產(chǎn)設(shè)備、材料、以及員工，此外還有流通環(huán)節(jié)所涉及的事物：倉庫、運(yùn)輸工具、商店、支付、乃至客戶。

進(jìn)一步來看，生產(chǎn)&流通全流程的掌控(信息成環(huán))，為生產(chǎn)的自動(dòng)優(yōu)化(智能)創(chuàng)造了可能性(智能的實(shí)現(xiàn)，不僅需要數(shù)學(xué)算法，還需要大量的全方位的數(shù)據(jù)輸入輸出)。從產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化的角度來看，系統(tǒng)不僅可以獲知生產(chǎn)過程中的質(zhì)量指標(biāo)，還掌握了售后的產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量信息：保修、退換貨、用戶評價(jià)、零配件銷售和更換等。智能系統(tǒng)掌控了產(chǎn)品的全生命周期，便可以自動(dòng)進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量的提升工作。因?yàn)檎莆樟速|(zhì)量控制的各個(gè)環(huán)節(jié)，那么試錯(cuò)、測試、檢驗(yàn)、因素分析，這些質(zhì)量優(yōu)化的工作就可以由系統(tǒng)自主完成。說得通俗易懂一點(diǎn)，那就是生產(chǎn)系統(tǒng)自主設(shè)立“質(zhì)量QC小組”，并自個(gè)兒啟動(dòng)和完成質(zhì)量控制項(xiàng)目。

當(dāng)然，一個(gè)智能化的生產(chǎn)系統(tǒng)自主實(shí)現(xiàn)精益生產(chǎn)，只是信息成環(huán)的一個(gè)好處，由于具有了認(rèn)知和預(yù)測的能力，相信還有很多事情可以由它自動(dòng)完成。

物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)信息成環(huán)，將推進(jìn)人工智能的發(fā)展，而人工智能的發(fā)展亦會(huì)完善物聯(lián)網(wǎng)的連接，最終整套信息系統(tǒng)會(huì)將整個(gè)企業(yè)組織的生產(chǎn)力向前推進(jìn)一個(gè)層級。

結(jié)束

要真正實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的連接價(jià)值，不能是僅僅停留在離散、隨意、單一的連接上，而是要實(shí)現(xiàn)全方位(針對某個(gè)產(chǎn)品或某種服務(wù))的信息輸入和輸出，這是為了讓生產(chǎn)和流通的信息成“環(huán)”。信息成環(huán)的價(jià)值，不僅是生產(chǎn)效率的提升，更是人工智能(認(rèn)知和預(yù)測)的“溫床”。而智能的價(jià)值，恐怕沒有誰能夠預(yù)測……

生產(chǎn)系統(tǒng)的信息處理能力，向人類的信息處理能力(智能)看齊，是各行業(yè)生產(chǎn)力不可逆轉(zhuǎn)的進(jìn)化方向，也是社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一大目標(biāo)。而物聯(lián)網(wǎng)在其中的使命，就是“連接”，像人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣連接所有的一切，可被測量和掌控的一切。(作者：王峰 來源：51CTO)